論文の概要: A machine learning approach to predicting pore pressure response in liquefiable sands under cyclic loading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07780v1
• Date: Wed, 15 Jun 2022 19:39:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-18 19:51:48.292727
• Title: A machine learning approach to predicting pore pressure response in liquefiable sands under cyclic loading
• Title（参考訳）: 繰り返し負荷を受ける液状化砂の細孔圧力応答予測のための機械学習手法
• Authors: Yongjin Choi, Krishna Kumar
• Abstract要約: 我々はLSTMニューラルネットワークに基づくデータ駆動機械学習モデルを構築し,循環負荷下での土壌の液状化反応を捉える。 LSTMモデルでは, 遮蔽効果と密度効果を考慮した3つのサイクリック単純試験結果に対して, 細孔圧力応答を再現することに成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.132096006921048
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Shear stress history controls the pore pressure response in liquefiable soils. The excess pore pressure does not increase under cyclic loading when shear stress amplitude is lower than the peak prior amplitude -- the shielding effect. Many sophisticated constitutive models fail to capture the shielding effect observed in the cyclic liquefaction experiments. We develop a data-driven machine learning model based on the LSTM neural network to capture the liquefaction response of soils under cyclic loading. The LSTM model is trained on 12 laboratory cyclic simple shear tests on Nevada sand in loose and dense conditions subjected to different cyclic simple shear loading conditions. The LSTM model features include the relative density of soil and the previous stress history to predict the pore water pressure response. The LSTM model successfully replicates the pore pressure response for three cyclic simple test results considering the shielding and density effects.
• Abstract（参考訳）: せん断応力履歴は液化性土壌の細孔圧力応答を制御する。 せん断応力振幅がピーク前の振幅よりも低い場合、過大な気孔圧力は循環荷重下では増加しない。 多くの洗練された構成モデルは、循環液状化実験で観測された遮蔽効果を捉えられなかった。 我々はLSTMニューラルネットワークに基づくデータ駆動機械学習モデルを構築し,循環負荷下での土壌の液状化反応を捉える。 LSTMモデルは, 異なる循環型単純せん断載荷条件の下で, ネバダ砂上の12個の実験室循環型単純せん断試験を訓練した。 lstmモデルの特徴は、細孔水圧応答を予測するために、土壌の相対密度と以前の応力履歴を含む。 LSTMモデルでは, 遮蔽効果と密度効果を考慮した3つのサイクリック単純試験結果に対して, 細孔圧力応答の再現に成功した。

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